A Aquarela está em constante crescimento e, com isso, novas oportunidades surgem com frequência. Criamos nosso Banco de Talentos para nos conectarmos com profissionais que compartilham do nosso propósito de deixar o mundo ainda mais inteligente e estejam alinhados com os desafios dos nossos projetos futuros.
Ao se cadastrar, seu perfil será analisado com carinho em nossas futuras vagas que combinem com suas competências, interesses e trajetória.
Atividades:
Arquitetar as soluções existentes para garantir um código legível e de fácil manutenção;
Trabalhar com grande volume de dados que serão utilizados para alimentação de Data Lake e Data Warehouse;
Manipular e integrar dados de diferentes fontes, com diferentes sistemas;
Criar e aperfeiçoar os processos e rotina de ETL, ELT e EtLT;
Planejar e conduzir o processo de migração de Data Warehouses e Data Lakes;
Implementar ferramentas e automatizar tarefas para atender as áreas de dados;
Projetar e criar pipelines de dados confiáveis, trabalhar com fluxos completos de manipulação de dados, desde a extração até a documentação;
Alinhar as expectativas do time de desenvolvimento com o de ciência de dados;
Interagir com o time de infraestrutura no desenvolvimento de soluções;
Contribuir com os processos da área, mediante a execução de todos os atos inerentes e demais tarefas correlatas às funções, solicitadas pelo responsável da área.
Requisitos:
Conhecimentos em programação;
Boas práticas em programação e facilidade de uso com OOP;
Conhecimento em Bancos de Dados;
Conhecimento em modelagem de dados;
Conhecimento em arquitetura de dados multi-zonas (Medallion Architecture);
Experiência em ferramentas de ETL, ELT, EtLT e integração de dados;
Conhecimento em SQL;
Conhecimento em GitOps;
Manipulação e criação de imagens Docker;
Conhecimento em orquestração de containers com Kubernetes;
Experiência com soluções de computação distribuídas como Spark,YARN e Trino;
Conhecimento da ferramenta de orquestração e agendamento Apache Airflow;
Experiência com sistema de arquivos distribuídos (HDFS, MinIO…);
Conhecimento de formatos de tabelas Iceberg, Delta Lake;
Conhecimento em alguma Cloud Computing (AWS, GCP ou Azure);
Modelagem e transformação de dados com dbt (Data Build Tools);
Conhecimento de sistemas operacionais baseados em Linux.
Será um diferencial:
Vivência em Python;
Bancos de Dados NoSQL;
Design Patterns;
Apache Kafka;
Apache NiFi;
Monitoramento com Prometheus e Grafana;
Domínio de alguma linguagem de programação fortemente tipada como Java ou C#;
Conhecimento de contrato de dados (Data Contracts);
Conhecimento do ecossistema Apache Hadoop;
Conhecimento de formato de arquivos Parquet, Avro e ORC;
Conhecimento de frameworks de qualidade de dados como SODA ou Great Expectations.